MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015 | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2022

## Rancang Bangun Robo-Advisor untuk Pendanaan Rumah Syariah Berbasis Aplikasi Bergerak

## JAYA KUNCARA ROSA SUSILA, PUJO LAKSONO, MUHAMMAD AFIT
Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Bandung Email: jaya.kuncara@umbandung.ac.id
Received 4 Januari 2022 | Revised 23 Juni 2022 | Accepted 29 Juni 2022

## A BSTRAK
Pembiayaan properti berbasis syariah saat ini meningkat seiring dengan kesadaran ummat  muslim  dalam  menjalankan  agamanya.  Persetujuan  pembelian  properti syariah lebih diniatkan untuk membantu ummat mendapatkan rumah namun ini menjadi  kendala  karena  ditemukan  ada  cicilan  yang  macet  setelah  beberapa waktu.  Perlu  dibangun  sistem  pendukung  keputusan  yang  berfokus  pada pendampingan dan rekomendasi skema pembiayaan properti syariah. Parameter masukan sebanyak 12 variabel profil calon pembeli yang diambil dari formulir surat persetujuan pembelian rumah (SPPR), sedangkan targetnya adalah persetujuan pembelian  yang diperoleh  dari  sistem  kecerdasan  artifisial.  Untuk  mendapatkan model yang optimal, dilakukan perbandingan 3 model, yaitu logaritmic regression, decision tree, dan random forest. Random forest memiliki tingkat akurasi tertinggi, yaitu 90,831%. Framework Flask digunakan sebagai aplikasi web yang dikonversi menjadi aplikasi bergerak.
Kata  kunci:  kecerdasan  artifisial,  robo-advisor,  sistem  pendukung  keputusan, random forest, flask

## A BSTRACT
Sharia-based property financing is currently increasing along with the awareness of  Muslims  in  practicing  their  religion.  The  approval  for  the  purchase  of  sharia property is intended to help the community get a house, but this is an obstacle because it is found that there are installments that are stuck after some time. It is necessary  to  build  a  decision  support  system  that  focuses  on  mentoring  and recommending sharia property financing schemes. The input parameters are 12 profile variables of prospective buyers taken from the house purchase approval letter form (SPPR), while the target is purchase approval obtained from an artificial intelligence  system.  To  get  the  optimal  model,  a  comparison  of  3  models  was made, namely logarithmic regression, decision tree, and random forest. Random forest has the highest accuracy rate, which is 90.831%. The Flask framework is used as a web application that is converted into a mobile application.
Keywords: artificial intelligence, robo-advisor, decision support system, random forest, flask
Rancang Bangun Robo-Advisor untuk Pendanaan Rumah Syariah Berbasis Aplikasi Bergerak

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia termasuk dalam negara Muslim terbesar di dunia. Diperkirakan 229 juta Muslim atau setara  dengan  87,2%  dari populasi penduduk  Indonesia  yang  berjumlah  263 juta jiwa.  Ini sekitar 13% dari populasi Muslim dunia. Dengan jumlah besar tersebut perkembangan fintech di  Indonesia  cukup  menjanjikan,  terbukti  dengan  semakin  maraknya  layanan  perbankan berbasis  syariah.  Banyaknya  layanan  berbasis  syariah  tersebut  membentuk  kesadaran terhadap  gaya  hidup  yang  sesuai  syariah  Islam  semakin  meningkat  seiring  dengan meningkatnya  kesadaran  menjalankan  agama  Islam  secara  kaffah  atau  sempurna  bagi pengikutnya (Djayusman, 2017). Salah satu persepsi yang berkembang dengan pesat di dalam kehidupan umat Islam adalah menjalani kehidupan tanpa riba. Riba ini umumya dapat ditemui dalam bentuk pembungaan terkait utang-piutang, kredit, dan pembiayaan. Salah satu sektor  yang  masih  banyak  melibatkan  pembiayaan  dengan  bunga  dari  sektor  perbankan adalah pembiayaan dalam pembelian rumah. Rumah merupakan salah satu kebutuhan dasar manusia  yang  harus  dipenuhi,  dan  perencanaan  dalam  pembelian  rumah  umumnya memerlukan perencanaan yang matang. Selain perijinan yang ketat dalam pengambilan KPR, pelunasan kredit rumah umumnya membutuhkan waktu yang panjang dengan bunga yang cukup signifikan apabila menggunakan pembiayaan melalui bank konvensional (Zaid, 2020).
Salah satu pendekatan yang banyak ditemui untuk menghindari riba yang tidak sesuai dengan syariah Islam dalam pembelian rumah adalah pembelian rumah melalui pengembang properti syariah. Namun demikian, agar calon pembeli properti syariah paham terkait dengan skema pendanaan  dan  juga  perencanaannya,  maka  diperlukan  pendampingan  terkait  skema pembelian  rumah  secara  syariah  ini.  Berbeda  dengan  model  pembiayaan  konvensional, Beberapa hal yang menjadi ciri khas dari KPR Syariah ini termasuk di antaranya adalah sebagai berikut (Ratnasari, 2021):
a. Menggunakan  akad yang  sudah  diatur  dalam  agama  Islam,  yakni  akad murabahah, akad istishna, musyarakah mutanaqishah, dan ijarah muntahiyyah bit tamlik.
b. Tidak  menggunakan  bunga,  namun  menggunakan  margin  keuntungan  untuk  bank yang disepakati bersama melalui akad.
c. Memiliki besar angsuran tetap sampai jatuh tempo pembiayaan.
d. Jangka waktu pembiayaan panjang.
e. Kepastian  cicilan  karena  tidak  ada  kenaikan  cicilan,  dan  produk  KPR  syariah  tidak terpengaruh fluktuasi suku bunga.
f. Tidak mengenal istilah value of money.
g. Tidak menerapkan compound interest atau bunga berbunga.
Salah  satu  pendampingan  dalam  bidang  keuangan  dengan  dukungan  intelejensia  buatan adalah  dengan  menggunakan  robo-advisor.  Robo-advisor  umumnya  berupa  aplikasi  yang memberikan  beberapa  pertanyaan  yang  dapat  dijawab  oleh  penggunanya,  baik  secara kualitatif  maupun  kuantitatif  (Rattya,  2016).  Berdasarkan  pertanyaan  yang  diberikan tersebut, maka Robo-advisor akan mampu memperhitungkan faktor risiko dan memberikan rekomendasi  untuk  pengambilan  keputusan  tertentu  dalam  hal  keuangan.  Meskipun  robo- advisor  saat  ini  banyak  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  hal investasi saham, namun untuk beberapa kondisi robo-advisor juga dapat diimplementasikan untuk  memberikan  pertimbangan  dalam  pengelolaan  keuangan  dan  juga  risiko  keuangan (Xue, 2018).

## 2. M ETODE P ENELITIAN

## 2.1. Diagram Alir Penelitian
Beberapa langkah yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada bagan 1 berikut ini.

## Gambar 1. Langkah Penelitian
Pada tahapan studi pustaka dilakukan untuk mendalami terkait kondisi state-of-the-art saat ini,  utamanya  dari  sisi  implementasi  intelejensia  buatan  untuk  membangun  robo-advisor. Selain itu, dibangun pula pustaka referensi pendukung penelitian dari sisi pendanaan syariah serta perhitungan faktor risiko dalam hal pendanaan dengan skema syariah. Untuk melengkapi pemahaman  terhadap  objek  penelitian,  maka  dilakukan benchmarking  terhadap  produk- produk  robo-advisor  yang  ada  saat  ini  untuk  mendapatkan  gambaran  secara  lengkap mengenai fitur dan kemampuan robo-advisor dalam hal pendukung pengambilan keputusan terkait bidang keuangan dan investasi.
Pada tahapan  identifikasi parameter dilakukan  untuk  mengkaji kebutuhan  dari stakeholder, dalam hal ini calon pembeli rumah secara syariah dan juga tingkat keahlian dari konsultan pembelian  rumah  tanpa  riba.  Salah  satu  fungsi  utama  dari  sistem  intelejensia  buatan  ini terletak  pada  otomatisasi  pengambilan  keputusan,  dengan  demikian  mewujudkan pengetahuan ahli atau expert knowledge ke dalam intelejensia buatan merupakan salah satu tujuan utama yang harus tercapai.
Pada  tahapan  desain  dilakukan  untuk  membandingkan  kebutuhan  dari  pengguna  sistem dengan  kondisi state-of-the-art  saat  ini  untuk  mewujudkan  sistem  optimal  yang  dapat memenuhi kebutuhan pengguna dengan mempertimbangkan:
a. Fitur yang dibutuhkan oleh pengguna
b. Penyesuaian yang dapat dilakukan berdasarkan state-of-the-art
c. Waktu dan usaha yang diperlukan untuk mewujudkan fitur yang diperlukan pengguna.
Salah satu unsur penting dalam tahapan desain ini adalah menentukan data input yang perlu dimasukkan oleh pengguna sistem, dan akan digunakan sebagai dasar untuk analisis risiko bagi investasi secara syariah. Selain itu, pada tahapan desain akan dirancang skema interaksi dan  antarmuka  yang  akan  diberikan  kepada  pengguna  sehingga  memudahkan  pengguna dalam mendapatkan layanan dari robo-advisor.
Pada  tahapan  implementasi  sistem  akan  dilakukan  pengembangan  sistem  sesuai  dengan desain  yang  telah  dirancang.  Pengembangan  untuk  intelejensia  buatan  sebagai  dasar  dari robo-advisor akan dilakukan di atas bahasa pemrograman python sehingga diperoleh model analisis  risiko  berbasis  intelejensia  buatan.  Model  yang  diperoleh  kemudian  akan diimplementasikan dalam bentuk model mini di atas aplikasi bergerak. Aplikasi bergerak akan diimplementasikan sesuai dengan konsep aplikasi yang telah dirancang pada tahap desain. Beberapa fitur utama yang akan direalisasikan termasuk dalam hal:
a. Simulasi  untuk  skema  pendanaan  syariah  berdasarkan  kemampuan  keuangan  pribadi pengguna.
Studi Pustaka Identifikasi Parameter Desain Implementasi Sistem Evaluasi dan Pelaporan
b. Penyimpanan skema pendanaan syariah untuk pembelian rumah dengan harga tertentu.
c. Reminder untuk setiap tanggal tertentu untuk mengingatkan pengguna dalam menabung atau mencapai target tertentu.
d. Pencatatan pencapaian pengguna terhadap target yang telah ditetapkan.
Pada tahapan evaluasi dan pelaporan akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikembangkan, yang pertama adalah melakukan pengujian per subsistem secara individual, dan  yang  kedua  adalah  untuk  sistem  secara  keseluruhan.  Selain  itu,  dievaluasi  pula fungsionalitas dari fitur yang sudah dirancang untuk sistem.

## 2.2. Konsep Robo-advisor dan Kecerdasan Buatan
Menurut World  Economic  Forum  (WEF),  AI  akan  memimpin  revolusi  industri  keempat  dan melalui konvergensi teknologi dengan robot, AI, IoT, dll. diharapkan menjadi sumber mesin pertumbuhan baru (Lee, 2017). Robo-Advisor adalah kata majemuk dari Robot dan Advisor. Ini  adalah  layanan  manajemen  aset  online  yang  secara  otomatis  membangun, menyeimbangkan  kembali,  dan  mengelola  portofolio  berdasarkan  tren  investasi  individu dengan teknologi seperti algoritma, analisis data, dan AI. Robo-Advisor atau penasehat robo meminimalkan  intervensi  manusia  untuk  menyediakan  portofolio  investasi  dan  teknologi  AI yang lebih maju diharapkan dapat diterapkan. Robo-advisor dimaksudkan untuk berinteraksi dengan  klien  secara  digital,  baik  untuk  mengumpulkan  informasi  klien  maupun  untuk mengelola investasi klien dengan biaya murah (Fisch, 2019). Seorang klien pada umumnya akan  diberikan  beberapa  pertanyaan  terkait  dengan  prodil  klien  tersebut  seperti  prefernsi resiko, aset, pendapatan, hutang, atau yang lainnya terkait dengan sisi ekonomi klien.
Artificial  Intelligence  (AI)  atau  kecerdasan  artificial  atau  intelegensia  buatan  merupakan cabang dari ilmu komputer yang meneliti metodologi atau kelayakan yang dapat dibuat dengan menggunakan  kerangka  konseptual  berdasarkan  kecerdasan  manusia,  seperti  kognisi, penalaran, dan pembelajaran. Kecerdasan buatan pada pengaplikasiannya secara garis besar terbagi  tujuh  cabang,  yaitu machine  learning,  natural  language  processing,  expert  system, vision, speech, planning dan robotics (dicoding, 2020). Mesin yang dikembangkan untuk belajar  dengan  sendirinya  tanpa  arahan  dari  penggunanya  biasa  disebut  dengan Machine Learning (ML). Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika,  matematika  dan  data  mining  sehingga  mesin  dapat  belajar  dengan  menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.
Salah satu jenis dari model ML adalah klasifikasi. Klasifikasi adalah proses pengorganisasian data  berdasarkan  kategori  yang  relevan,  agar  mudah  ditemukan,  disimpan,  dan  dianalisis. Klasifikasi  data  otomatis  terdiri  dari  penggunaan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk mengklasifikasikan  data  yang  tidak  terlihat  menggunakan  tag  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Jadi dalam kinerjanya AI atau ML akan melakukan koleksi data dari profil klien atau calon pembeli rumah kemudian data tersebut diolah dan diklasifikasikan dengan algoritma tertentu.  Beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  diantaranya adalah Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest.

## 2.2.1. Identifikasi Parameter dan Desain Sistem
Sebuah  sistem  berbasis  kecerdasan  artifisial  membutuhkan  sebuah  set-data  yang  berisi masukan  (parameter)  dan  keluaran  (target)  yang  dibutuhkan  untuk  sistem  pelatihan  dan pengujian.  Parameter-parameter  yang  dibutuhkan  tersebut  didapatkan  dari  formulir  Surat Permohonan Pembelian Rumah (SPPR) dengan melakukan survey ke salah satu pengembang properti syariah. Dari hasil survey dan diskusi tersebut didapatkan 12 masukan seperti pada tabel 1 berikut ini. Untuk target luarannya hanya satu nilai dengan 2 parameter kemungkinan yaitu diterima atau ditolak untuk usulan pembeliannya.

## Tabel 1. Parameter Masukan dari Sistem Robo-Advisor
No. Nama Parameter Jenis Masukan Nilai Parameter 1 Jenis Kelamin selectbox Laki-laki, Perempuan 2 Status Pernikahan selectbox Belum Menikah, Menikah, Duda, Janda 3 Jumlah Tanggungan selectbox 0, 1, 2, 3, 3+ 4 Pendidikan selectbox SD, SMP, SMA, Sarjana, Pascasarjana 5 Pekerjaan selectbox Wiraswasta, PNS, TNI-POLRI, Swasta, Buruh 6 Pendapatan Utama selectbox <1jt, 1-5jt, 5-10jt, 10-20jt, 20-30jt, >30jt 7 Pendapatan Tambahan selectbox <1jt, 1-5jt, 5-10jt, 10-20jt, 20-30jt, >30jt 8 Jenis Properti selectbox rumah, tanah 9 Biaya Rumah inputbox 10  Uang Muka inputbox 11  Periode Cicilan selectbox 12, 18, 24 12  Riwayat Pinjaman selectbox 0, 1, 2, 2+
Jumlah dataset yang disediakan sejumlah 600 buah data yang akan digunakan dalam 2 set data yaitu data pelatihan ( training) dan data pengujian (testing). Dengan menggunakan fungsi train_test_split dan parameter test_size adalah 0,15 artinya ada 90 buah data yang digunakan sebagai data pengujian dan sebanyak 510 buah data digunakan sebagai data pelatihan.
Desain sistem dibagi menjadi 2 bagian yaitu desain kecerdasan artifisial dan desain aplikasi. Desain kecerdasan artifisial dilakukan untuk mengetahui model yang optimal dari beberapa model klasifikasi. Ketiga model yang dibandingkan yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Beberapa tahapan dalam desain kecerdasan artifisial dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Tahapan  dimulai  dari  pengumpulan  data  secara  otomatis,  melakukan  ekstraksi  terhadap perubahan  kondisi  pasar,  menyusun  dataset,  dan  menyimpan  hasil  pengumpulan  data  ke dalam  database  untuk  dipergunakan  kembali  di  kemudian  hari.  Selanjutnya  dilakukan  pra- pemrosesan data dimana ini dilakukan untuk koncersi dan mengubah data yang sifatnya runut secara waktu (time-series) ke dalam dataset yang dapat digunakan untuk supervised learning. Data  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahapan  selanjutnya  dibentuk  kembali  dalam  susunan (array) supaya dapat dikenali dan digunakan pada tahap selanjutnya yaitu training LSTM. Pada tahap ini dijalankan fungsi dari pelatihan model untuk deteksi pola dan kecenderungan jangka panjang  dari  pasar  keuangan,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dari  penyusunan prakiraan. Modul ini juga mengolah hasil prakiraan dengan hasil yang sesungguhnya sehingga dapat  senantiasa  memperbaiki  kualitas  model  seiring  dengan  perubahan  riil.  Modul  ini menghasilkan  model  hasil  training  untuk  digunakan  dalam  menyusun  prakiraan.  Tahap prakiraan,  tahap  ini  menggunakan  model  yang  telah  dihasilkan  pada  tahapan  sebelumnya untuk  menghasilkan  prakiraan,  dan  melakukan  konversi  terhadap  hasil  prakiraan  ke  dalam
format  yang  dapat  digunakan  lebih  jauh.  Selanjutnya  dilakukan  kalkulasi  terhadap perbandingan antara historis dan prakiraan risiko dan peluang di masa depan sehingga dapat memberikan rekomendasi optimal berdasarkan input yang diberikan oleh pengguna sistem. Pembobotan terhadap portofolio dapat dilakukan dengan menggunakan klasifikasi terhadap aset yang berisiko tinggi dan juga aset yang berisiko rendah, dengan demikian risiko terhadap investasi dapat dikendalikan. Tahap akhir visualisasi data. Tahap ini memberikan visualisasi terhadap hasil pengolahan data sehingga dapat memberikan wawasan yang bermakna dalam mendukung pengambilan keputusan oleh pengguna. Informasi diberikan dalam bentuk grafik dengan jenis optimal sesuai dengan jenis informasi yang ingin disampaikan.

## Gambar 1. Arsitektur Kecerdasan Artifisial untuk Robo-Advisor
Setelah  mendapatkan  model  yang  optimal  maka  selanjutnya  mengimplementasikan  model tersebut  ke aplikasi. Desain  aplikasi dibangun  dengan  menggunakan  framework flask yang merupakan platform aplikasi web dengan bahasa pemrograman python. Flask dipilih karena struktur  pemrogramannya  sederhana  ( microframework)  dan  selaras  dengan  desain kecerdasan buatan yang sudah dilakukan sebelumnya.

## 2.3.  Implementasi dan Pengujian Sistem
Pada tahap implementasi, pengembangan sistem dilakukan sesuai dengan desain yang telah dirancang.  Pengembangan  kecerdasan  buatan  sebagai  basis  robo-advisor  akan  dilakukan dengan  pemrograman  Python  sehingga diperoleh  model  analisis risiko berbasis kecerdasan buatan. Model yang diperoleh selanjutnya akan diimplementasikan dalam bentuk model mini di  atas  aplikasi  web  yang  dapat  dikembangkan  ke  arah  aplikasi bergerak.  Beberapa  fungsi utama yang akan direalisasikan antara lain:
a. Simulasi skema pendanaan syariah berdasarkan kemampuan finansial pribadi pengguna.
b. Penyimpanan skema pendanaan syariah untuk pembelian rumah dengan harga tertentu.
Pada tahap pengujian dilakukan beberapa hal, yang pertama menguji setiap subsistem secara individual, dan yang kedua terhadap sistem secara keseluruhan. Selain itu, fungsionalitas fitur- fitur yang telah dirancang untuk sistem juga dievaluasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertama-tama,  akan  dilihat  hubungan  antara  variabel  target  dan  variabel  luarannya  yang hasilnya dapat dilihat pada gambar-gambar dibawah ini.
Gambar 2. Hubungan Jenis Kelamin dengan Keluaran Gambar 3. Hubungan Status Pernikahan dengan Keluaran Gambar 4. Hubungan Jumlah Tunjangan dengan Keluaran Gambar 5. Hubungan Pendidikan dengan Keluaran Gambar 6. Hubungan Pekerjaan dengan Keluaran Gambar 7. Hubungan Jenis Properti dengan Keluaran Gambar 8. Hubungan Periode Cicilan dengan Keluaran Gambar 9. Hubungan Riwayat Pinjaman dengan Keluaran
Dari grafik hubungan antara keluaran dengan parameter input dapat disimpulkan bahwa ada 2 kemungkinan persetujuan pembelian akan ditolak yaitu ketika pendidikan pembeli adalah
hanya sekolah dasar (Gambar 5) dan yang kedua ketika pekerjaannya adalah seorang buruh lepas (Gambar 6). Pada Gambar 7 menunjukkan bahwa jenis properti yang dipilih tidak terlalu berpengaruh terhadap penerimaan atau penolakan. Lama periode cicilan seperti ditunjukkan pada  Gambar  8 tidak  terlalu  mempengaruhi hasil persetujuan permohonan,  kecuali apabila tempo  cicilan  menjadi  lebih  lama,  yakni  24  bulan.  Pada  Gambar  9  di  mana  riwayat  cicilan sebelumnya dari pembeli dipertimbangkan, ditunjukkan bahwa nilai apapun yang dimiliki oleh calon pembeli tidak terlalu berpengaruh terhadap penerimaan permohonan. Selanjutnya dilihat pula  hubungan  antara  pendapatan  utama,  pendapatan  tambahan,  dan  jumlah  pendapatan yang dapat dilihat pada grafik berikut ini.
Gambar 10. Hubungan Pendapatan Utama dengan Keluaran Gambar 11. Hubungan Pendapatan Tambahan dengan Keluaran Gambar 12. Hubungan Keseluruhan Pendapatan dengan Keluaran
Dari  grafik  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  10,  menunjukkan  bahwa  apabila  pendapatan pembeli  tergolong  pada  kategori  kurang  (1  juta  s.d.  5  juta  dan  <  1  juta),  maka  besar kemungkinan persetujuan pembelian akan ditolak. Pada Gambar 11 juga dapat ditinjau bahwa ketika pembeli tidak memiliki pemasukan tambahan, maka besar kemungkinan permohonan pembeli akan ditolak. Sebagai penguat temuan ini, dari Gambar 12 di atas dapat disimpulkan bahwa  ketika  pendapatan  total  dari  pembeli  terhitung  kurang,  maka  permohonan  pembeli hampir  pasti  akan  ditolak.  Hanya  ketika  pendapatan  pembeli  lebih  dari  cukup  atau  kaya barulah permohonan pembeli memiliki kemungkinan hampir pasti diterima.
Persetujuan  pembelian  rumah  atau  tanah  tidak  dapat  dilihat  hanya  dengan  pendapatan pembeli saja, namun disatukan dengan profil lainnya, untuk itu diperlukan model yang tepat dari jenis klasifikasi kecerdasan artifisial dengan mencari model optimal dari tiga model yang dibandingkan  yaitu Logistic  Regression,  Decision  Tree,  dan  Random  Forest.  Ketiga  hasil implementasi model tersebut dapat dilihat pada gambar grafik di bawah ini. Pada Gambar 13 dapat ditinjau mengenai hasil implementasi model menggunakan algoritma logistic regression di mana tingkat false positive-nya meningkat kurang lebih linear seiring dengan peningkatan true positive. Hal ini menunjukkan bahwa performa model ini kurang baik. Pada model hasil pengembangan menggunakan pendekatan decision tree seperti ditunjukkan pada Gambar 14 menunjukkan  perbaikan  pada  performa  model,  di  mana  nilai  optimal  diperoleh  pada true positive rate sebesar 0,8 dan false positive rate sebesar 0,2. Lebih tinggi dari itu dan false positive rate akan meningkat dengan signifikan tanpa diiringi oleh true positive rate.
Gambar 13. Hasil Model Logistic Regression Gambar 14. Hasil Model Decision Tree
Gambar 15. Hasil Model Random Forest
Performa  terbaik  ditunjukkan  oleh  model  yang  dikembangkan  dengan  menggunakan pendekatan random forest, di mana pada true positive rate sebesar 0,8 dapat dicapai dengan false positive rate sebesar <0,2. Pada grafik yang ditunjukkan Gambar 15 tersebut kurva lebih cepat mencapai puncak dalam hal true positive rate, sehingga false positive bisa ditekan agar tetap rendah.
Nilai akurasi dari ketiga model tersebut dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah di mana dari ketiga model  yang  dibandingkan  dapat  disimpulkan  bahwa  model random  forest  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  yaitu  sebesar  90,831%.  Ditambahkan  dengan  karakteristik  model  yang memiliki false positive rate yang paling rendah dibandingkan ketiga model lainnya pada tingkat true positive 0,8, hal ini berarti model kecerdasan artifisial ini sudah dapat memprediksi dengan tingkat akurasi tinggi.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Model Kecerdasan Artifisial
Logistic Regression Decision Tree Random Forest 0,52946 or 52,946% 0,81661 or 81,661% 0,90831 or 90,831%
Setelah  mendapatkan  model  kecerdasan  buatan  yang  optimal  maka  langkah  selanjutnya adalah  mengimplementasikan  model  tersebut  pada  sebuah  aplikasi.  Aplikasi  yang  dibuat memanfaatkan  framework flask  karena  sama-sama  menggunakan  bahasa  pemrograman python.  untuk  desain  dan  uji  kecerdasan  buatan  pada  tingkat  aplikasi  dapat  dilihat  pada gambar-gambar berikut ini.
Gambar 16. Halaman Beranda Gambar 17. Halaman Registrasi Pengguna Gambar 18. Halaman Login Pengguna Gambar 19. Halaman Form Prediksi Gambar 20. Halaman Hasil Prediksi Gambar 21. Halaman Daftar Cicilan Pengguna
Gambar 19 memperlihatkan halaman prediksi dimana ada beberapa pertanyaan yang perlu dijawab oleh calon pembeli yang telah disesuaikan dengan parameter-parameter yang ada di dataset. Sedangkan Gambar 20 memperlihatkan hasil dari prediksi yang didapatkan dari model random forest tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, ada beberapa kesimpulan yang diperoleh seperti berikut:
1. Sebuah  robo-advisor  berbasis  kecerdasan  artifisial  dapat  diimplementasikan  dengan menggunakan  model  yang  mampu memproses berbagai parameter dari  profil calon pembeli.  Ada  12  parameter  masukan  yang  didapatkan  dari  profil  calon  pembeli properti.
2. Untuk  mendapatkan  model  terbaik  Robo-Advisor  maka  dilakukan  perbandingan  tiga model yaitu Logaritmic Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Model terbaik yang dengan tingkat akurasi yang paling tinggi adalah model Random Forest dimana nilai akurasinya adalah 90,831%.
3. Robo-Advisor sudah dapat diimplementasikan dalam bentuk aplikasi bergerak dengan bantuan aplikasi web yang dikembangkan dari framework Flask.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi (Kemdikbudristek) yang telah memberikan dana bagi peneliti ini melalui Program Pembiayaan Penelitian Dosen Pemula (PDP) dengan nomor SK 1867/E4/AK.04/2021. Semoga penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang besar bagi kemajuan teknologi di Indonesia.

## DAFTAR RUJUKAN
Fisch, J. E., Labouré, M., & Turner, J. A. (2019). The Emergence of the Robo-advisor. In J. Agnew & O. S. Mitchell (Eds.), The Disruptive Impact of FinTech on Retirement Systems (1st ed., Issue 2018, pp. 13–37). Oxford University Press.
R. R. Djayusman, "The Emergence of Islamic Economics and Finance Education in Indonesia," Economics World, vol. 5, no. 6, pp. 618-624, 2017.
S. Zaid and W. Hamid, "Factors Determine of Muslim Customers’ Intention to Continue On Shariah Banks’ Services," International Journal of Psychosocial Rehabilitation, vol. 24, no. 08, pp. 12323 - 12333, 2020.
J.  Rattya,  "March  of  the  Robo-advisors:  The  potential  for  global  expansion  of  digital  asset management platforms," 2016.
C. Huang and X. Wang, "Financial Innovation Based on Artificial Intelligence Technologies," in AICS 2019: Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence and Computer Science, 2019.
Sironi,  P.  (2016).  FinTech  innovation:  from  robo-advisors  to  goal  based  investing  and gamification. John Wiley & Sons.
Xue, J., Zhu, E., Liu, Q., & Yin, J. (2018). Group recommendation based on financial social network for robo-advisor. IEEE Access, 6, 54527–54535.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2871131
Snihovyi, O., Kobets, V., & Ivanov, O. (2019). Implementation of Robo-Advisor Services for Different  Risk  Attitude  Investment  Decisions  Using  Machine  Learning  Techniques.  In Communications in Computer and Information Science (Vol. 1007). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13929-2_15
Day, M. Y., Cheng, T. K., & Li, J. G. (2018). Ai robo-advisor with big data analytics for financial services.  Proceedings  of  the  2018  IEEE/ACM  International  Conference  on  Advances  in Social Networks Analysis and Mining, ASONAM 2018, 1027–1031.
https://doi.org/10.1109/ASONAM.2018.8508854
Xiang,  Y.,  Li,  Z.,  Lee,  T.  H.,  Tang,  D.,  Wu,  K.,  Lei,  Z.,  &  Wang,  Y.  (2019).  Smart  Wealth Management System for Robo-Advisory. CIFEr 2019 - IEEE Conference on Computational
Intelligence for Financial Engineering and Economics, 1–6. https://doi.org/10.1109/CIFEr.2019.8759063
Huang, C., & Wang, X. (2019). Financial innovation based on artificial intelligence technologies.
ACM International Conference Proceeding Series, 750–754.
https://doi.org/10.1145/3349341.3349504
Chen, L., Liu, K., Wang, Y., & Zhang, H. (2018). A Portfolio Selection Model for Robo-Advisor. CCIS2018, 2019(7), 179–185. https://doi.org/10.35646/kodisa.icbe.2019.7.5.179
Lee,  K.  Y.,  Kwon,  H.  Y.,  &  Lim,  J.  I.  (2017).  Legal  Consideration  on  the  Use  of  Artificial Intelligence  Technology  and  Self-regulation  in  Financial  Sector:  Focused  on  Robo- Advisors. In B. ByungHoon & K. Kim (Eds.), World Conference on Information Security
Application (pp. 323–335). Springer International Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-93563-8
Hakim,  R.  F.  (2019).  Bekerja  dengan  Flask  dan  MySQL.  Medium.Com. https://medium.com/@986110101/bekerja-dengan-flask-dan-mysql-b0a7ce2a8bc2 , diakses pada 21 Oktober 2021
Sharma,
R. (2017). Model Deployment using Flask. Towardsdatascience. https://towardsdatascience.com/model-deployment-using-flask-c5dcbb6499c9 .  Diakses pada 21 Oktober 2021
Bhandari,  M.  (2020).  How  to  predict  Loan  Eligibility  using  Machine  Learning  Models. Towardsdatascience. https://towardsdatascience.com/predict-loan-eligibility-using- machine-learning-models-7a14ef904057 . Diakses pada 21 Oktober 2021
Hoshang,  K.  J.  (2021).  Deploy  Machine  Learning  Model  using  Flask.  GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/deploy-machine-learning-model-using-flask/ . Diakses pada 21 Oktober 2021
Statcounter,  "Mobile  Operating  System  Market  Share  Indonesia,"  GlobalStats,  09  2020. https://gs.statcounter.com/os-market-share/mobile/indonesia . Diakses pada 27 Oktober 2021.
Borges,  P.  (2018).  Deep  Learning:  Deploying  an  AI  application  with  Flask.  Medium. https://medium.com/deeplearningbrasilia/deep-learning-deploying-an-ai-application- with-flask-e23a546f32d1 . Diakses pada 23 Oktober 2021
Raj, J. (2015). Creating a Web App From Scratch Using Python Flask and MySQL. Tutsplus. https://code.tutsplus.com/tutorials/creating-a-web-app-from-scratch-using-python-flask- and-mysql--cms-22972 . Diakses pada 23 Oktober 2021
Maharani,  A.  S.  A.  (2021).  Kebal  Krisis,  Properti  Syariah  Tumbuh  Eksponensial  Selama Pandemi.
Kompas.
https://www.kompas.com/properti/read/2021/12/01/193000021/kebal-krisis-properti- syariah-tumbuh-eksponensial-selama-pandemi . Diakses pada 27 Oktober 2021
Ratnasari, K. (2021). Mau Beli Rumah Halal Lewat Developer Properti Syariah? Ketahui Dulu 5
Hal Ini. Rumah123. https://artikel.rumah123.com/mau-beli-rumah-halal-lewat-developer- properti-syariah-ketahui-dulu-5-hal-ini-50376 . Diakses pada 27 Oktober 2021
Dicoding. (2020). Apa itu Machine Learning? Beserta Pengertian dan Cara Kerjanya. Dicoding. https://www.dicoding.com/blog/machine-learning-adalah/ .  Diakses  pada  27  Oktober 2021